基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究

针对传统AGV路径规划算法难于在全局稳定性、收敛速度、局部搜索能力上取得均衡的问题,开展了基于改进Dijkstra算法的AGV路径规划研究.首先研究了基于栅格图的拓扑地图建模方法,分析了路径平滑度,然后提出了以时间权重为优化目标求解最优路径,改变了传统算法中路径长度作为权重因子,设计了弯道的时间权重函数,最后开发了集成...     

基于Dijkstra算法的水下机器人路径规划

为了能够实现水下机器人ROV的作业要求,将其路径规划问题分为定深度二维最优路径和不定深度三维最优路径两部分,并分别采用多边形拟合和分层多面体拟合的方法建立障碍物模型,然后通过Dijkstra算法分别求出最优路径。本文用实例证明了该方法的正确性和有效性,从而为遥控水下机器人提供了路径指引和参考,实现了水下机器人从起始无碰撞到达目标点的路径规划,并为进一步实际应用奠定了理论基础。     

车辆平行泊车系统路径规划与控制研究

从路径规划和曲率优化两个方面建立平行泊车路径体系,提出了避障约束和曲率约束2种指标,以阿克曼转向为基础建立数学模型,通过避障约束分析得到车辆轨迹的相关参数,并且用五次多项式对路径曲率进行了优化,结果表明车辆可以安全平稳进入泊车位内.     

基于超声波的全自动平行泊车路径规划

随着汽车的迅速增加,可供停车的空间变得越来越不能满足需求,为避免泊车过程中发生碰撞,减少潜在事故的发生,全自动泊车系统应运而生,现仅以平行泊车为例对全自动泊车系统进行介绍。根据车辆运动学模型,利用双弧线路径规划方法,通过碰撞约束条件来确定最小泊车半径和最佳泊车位置;同时在台架上利用CANoe等仿真软件测得超声波传感器的探测范围,进一步确定合理的泊车路径和停车位置。实验结果表明:基于超声波的全自动泊车路径规划是可行的,能够有效解决现实中停车难的问题。     

基于超声波的全自动平行泊车路径规划

目前,汽车已经成为人们生活必备的交通工具之一,密集的汽车使用量,对停车空间来说提出了更高的要求,泊车过程中出现的摩擦、碰撞等事故,也催生了全自动泊车系统的出现。本文主要以平行泊车为研究着眼点,探究全自动泊车系统。研究中主要借鉴了双弧线的方式对路径进行规划,并在车辆运动学的指导下,按照碰撞限制的条件来计算出最小的泊车半径和最佳的泊车位置。此外,还使用了CANoe等仿真软件,用来对超声波传感器进行范围计量,从而使得泊车路径和位置能够更加精准,对于停车问题提出较为合适的解决建议。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

传统的蚁群算法在移动机器人路径规划过程中,在加速算法收敛时易陷入局部最优问题,针对此问题提出了一种新型蚁群算法的移动机器人路径规划方法。首先建立了机器人路径规划数学模型,在此基础上对传统的蚁群算法进行了改进,将环境中局部的机器人路径信息引入到蚁群信息素的初始化和路径选择概率中,提高了蚁群算法的收敛速度并防止算法早熟。通过引入交叉操作并对蚁群算法中参数进行调整,避免了算法陷入局部最优。仿真结果表明,所提方法能够明显提高最佳路径搜索能力,整体性能优于传统蚁群算法。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对传统蚁群算法在移动机器人路径规划中存在收敛速度慢、易陷入局部最优和规划路径不平滑等问题,提出一种用于移动机器人路径规划的改进蚁群算法。首先在状态转移概率中引入平滑函数,使蚂蚁在进行路径节点选择时,考虑路径的平滑性。然后在对路径信息素更新时,引入多目标评价函数;同时提出一种基于熵权的分段信息素更新方式,每次迭代规划路径按多目标评价函数数值进行排序并分段,对不同的分段,引入不同的信息素强度放大系数,提升了算法的收敛速度。最后对规划路径进行二次优化,即先对路径节点进行优化,减少不必要的转弯节点,减小了路径转弯角度以及路径长度;再利用贝塞尔曲线对节点优化后路径的转弯拐点处进行平滑。在20×20的简单和复杂栅格环境中进行仿真实验,结果表明,改进蚁群算法规划出的路径长度更短、转弯角度更小和路径更加平滑,同时改进蚁群算法的迭代收敛速度更快,验证了改进蚁群算法在移动机器人路径规划中的优越性。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

实际环境下,移动机器人从给定起始位置移动至给定目标点位置的路径是多条和复杂的。针对传统蚁群算法基本参数的设定多凭经验设定,提出了多参数级联编码遗传算法优化蚁群算法参数的方法。采用了上海未来伙伴创新核IN-R机器人研究平台对其进行实验验证。优化了蚁群算法参数,为蚁群算法参数设定提供了一定的理论依据。     

基于改进鲸鱼算法的路径规划方法研究

针对移动机器人路径规划问题,为了求解出更为有效的移动路径,提出了一种新的求解方法-鲸鱼优化算法(WOA),在基本鲸鱼优化算法的基础之上引入惯性权重,以增强搜索能力,提高基本算法的有效性。最后通过实例,将改进的鲸鱼优化算法与遗传算法(GA)、蚁群算法(ACO)进行比较分析,验证了改进鲸鱼优化算法在路径规划方面的有效性。     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究

针对基本蚁群算法在路径规划时出现收敛速度慢,易陷局部最优的问题,提出一种改进的蚁群算法。首先,为使算法在搜索时更具导向性引入方向夹角启发因子减少提高搜索速度;其次,融入A*算法的估价函数思想来改进启发函数,降低死锁可能性;最后,提出基于拉普拉斯概率分布的信息素挥发因子自适应策略,加快了算法收敛速度。多次仿真实验表明,所提出的改进算法能够快速,高效地寻找到最优路径,且路径质量优于基本蚁群算法规划出的路径。     

基于改进A算法的AGV路径规划研究

针对传统A?算法在AGV路径规划中存在遍历节点数和转弯次数较多问题,提出一种基于启发函数改进A?算法.该算法采用加权曼哈顿距离作为启发函数,使得距离估计成本更接近最短距离,以减少算法遍历节点数;另外,在算法启发函数中引入转弯修正代价参数,从而减少路径转弯次数.MATLAB软件仿真实验结果表明,较传统A?算法,基于启发函数改进A?算法在AGV路径规划中能有效减少遍历节点数和路径转弯次数,提高AGV路径规划中路径搜索效率和路径平滑性.     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

为了提高机器人路径规划算法的收敛速度和收敛精度,提出了基于改进遗传算法的机器人路径规划方法。介绍了栅格建模方法,分析了传统蚁群算法原理。提出了蚂蚁相遇策略提高了算法搜索效率,提出了蚂蚁回退策略避免陷入U形陷阱,设置了信息素感应阈值扩大了算法前期的搜索范围,改进了信息素残留方法使蚁群能够记忆最优路径,提出了信息素自适应调整方法,兼顾了算法前期的大范围搜索和后期的快速收敛。经仿真实验验证,相比于传统蚁群算法,改进算法具有更快的收敛速度、更优的规划结果,且改进算法的蚁群轨迹更加集中至最优解附近。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划研究

针对蚁群算法在复杂环境下收敛速度慢且易陷入局部最优值的问题,提出一种改进的蚁群优化算法。该方法依据起始点和目标点位置信息选择全局有利区域增加初始信息素浓度,提高前期蚂蚁搜索效率;增加避障策略,避免蚂蚁盲目搜索产生大量交叉路径并有效减少蚂蚁死锁数量;采用动态参数控制的伪随机转移策略,提出优质蚂蚁信息素更新原则,自适应调整挥发系数,提高算法全局性;进行二次路径规划,优化路径并降低移动机器人能耗的损失。实验结果表明,该算法有较高的全局搜索能力,收敛速度明显加快,并且可以有效提高移动机器人工作效率,验证了该算法的有效性和优越性。     

一种基于改进Dijkstra的物流网络路径优化算法分析

路径优化是物流网络规划的关键问题,针对经典Dijkstra路径优化算法在大规模网络计算中存在时间复杂度难题,改进其对未标记节点遍历过程,直接寻求在遍历范围和方向上趋向目标节点,使得搜索过程不必全部遍历或只较少地遍历未标记结点,将时间复杂度从O(n^2)降低为O(n),提高算法的运行效率。采用mATLAB编程,给出基于改进Dijkstra算法的最优路径的快速求解仿真程序。基于测试数据实验对比分析,结果表明了改进算法的有效性,特别是随着网络规模不断扩大,算法效率更加明显,具有较好的适用性。     

优化Dijkstra算法在工厂内物流AGV路径规划的研究

随着工业4.0等战略的提出,大规模的工厂内物流运输和自动化需求促使了AGV的井喷似增加,并且每年都保持高度的增幅。针对工厂内物流运输AGV的路径规划效率等问题,提出一种将Dijkstra算法存储方式变更为邻接表,并通过二叉堆存储未扩展结点的存储模型,实现了数据结构上对邻接结点搜索的优化,得到了一种优化的Dijkstra算法。将其应用于工厂内物流AGV的路径规划,通过基于电子地图的算法仿真验证,该算法在运行效率、占用内存空间方面均优于普通Dijkstra算法。     

基于改进蚁群算法的AGV路径规划

针对复杂仓储环境中自动引导车AGV的路径规划问题,提出一种改进型蚁群路径规划算法。首先,通过栅格法建立AGV运行环境,在传统蚁群算法基础上引入方向系数,改进蚁群算法的启发函数,使算法初期在路径选择上具有指向性;其次,加入全局信息素更新机制,以提高算法搜索效率;最后在路径选择过程中引入安全距离判断策略,使AGV在安全距离范围内通过障碍物。仿真结果表明,改进蚁群算法能够快速搜索出最优路径,同时能实现自主避障和避免陷入死锁。     

基于改进蝙蝠算法的移动机器人路径规划方法研究

针对智能算法解决移动机器人路径规划问题时存在的效率低下、易陷入局部最优等问题,将黄金正弦算法融合到蝙蝠算法中,提出一种具有快速收敛能力和全局搜索能力的混合算法.该算法利用黄金正弦对精英蝙蝠个体位置进行更新,增加算法寻优方式,提高收敛速度,同时使用平均种群位置对剩余个体进行引导,改善种群多样性;其次对最优个体分阶段进行单...     

基于改进蚁群算法的无人矿车路径规划研究

针对地形复杂、坡度大的矿区中矿车的路径规划,提出一种改进的蚁群算法,引入了障碍探索的方法,将下一节点的附近一定区域的障碍状况作为影响因素,如果影响蚂蚁寻找最优路径,则会规避此节点.针对矿区坡度较大问题,将速度-坡度模型引入状态转移概率中,在路径较短的前提下选择坡度较小的节点.将每代蚂蚁中的优秀蚂蚁进行局部路径融合,提高...     

基于改进蚁群算法的机器人路径规划问题研究

针对基本蚁群算法前期搜索效率低下以及在寻优的过程中会穿过障碍物等问题,提出改进的蚁群算法,即采用动态调整启发因子、信息素初始化改进策略、可选节点的筛选机制方案进行改进工作。通过对基本蚁群算法和改进蚁群算法的仿真结果分析可知,改进后算法的最优路径长度虽然有所增加,但减少了蚂蚁前期到达最优路径的迭代次数,得到一条无碰撞、没有穿过障碍物的路径,且耗时与基本蚁群算法相持平,保证了机器人路径的安全性,提高了算法的前期搜索效率。     

无人驾驶汽车自动泊车系统组成与路径规划分析

文章结合国内自动泊车的车位数量很难满足驾驶员停车的需求,分析了智能泊车辅助系统的组成,得出了智能汽车自动泊车的路径规划算法,为解决车主停车困难提供了解决方案,实现了自动泊车路径的实时性控制和精确跟踪题。